MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3210889775 · doi:10.1093/pch/pxab061.098

122 Comparing the External Validity of Clinical Prediction Tools Incorporating Serum Procalcitonin to Identify Febrile Infants (0-90 days) at Low Risk for Serious Bacterial Infection: A Retrospective Analysis

2021· article· en· W3210889775 sur OpenAlexaffabout
Chris Harper, Marie-Noelle Trottier-Boucher, Michael Chen

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensIsland HealthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcalcitoninMedicineMedical recordRetrospective cohort studyEmergency departmentPopulationBiomarkerEmergency medicineIntensive care medicineRisk stratificationClinical prediction rulePediatricsInternal medicineSepsis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Primary Subject area Hospital Paediatrics Background Procalcitonin (PCT), a serum inflammatory biomarker, has recently been incorporated into several clinical decision tools to identify febrile infants at low risk for serious bacterial infection (SBI). These include the Pediatric Emergency Care Applied Research Network (PECARN) tool, the “Step-by-Step” approach, and the “Laboratory-Score.” Our institution is one of a few in Canada to incorporate serum PCT routinely, allowing us to complete these clinical decision tools. Thus, the objectives of this study were to externally validate and compare these tools in a Canadian pediatric population, indirectly assessing the utility of serum PCT in clinical practice. Objectives The primary outcomes were to derive the sensitivity, specificity, and negative predictive value (NPV) of each stratification tool in predicting SBI. Design/Methods We retrospectively reviewed the medical records of all infants less than 90 days of age presenting to our emergency departments between April 2016 and October 2019 with fever without a source, who had sufficient investigations to apply one (or more) of the above clinical decision tools. Results We applied the PECARN tool to 51 cases, and had sufficient data to apply the Step-by-Step and Lab Score criteria to 43 of these patients. Seventeen of the 51 patients (33%) were identified to have a SBI. The PECARN and Step-by-Step tools both had NPV of 100%; both were sensitive enough to detect all patients with SBI. They had poor specificity (0.47 and 0.55 respectively). These two tools were in agreement in 38 of 43 (88%) cases. Though the Laboratory-Score had the highest positive predictive value (0.88) and specificity (0.85), it failed to identify 3 of 16 true cases of SBI and had a suboptimal sensitivity of 0.81. Conclusion The ability to identify febrile infants at low risk for SBI in a reliable way would have significant clinical potential to change practice. Given the strong NPV of both the PECARN and Step-by-Step tools, we conclude that their use, incorporating the measurement of serum PCT, may be of use in reducing pediatric hospitalization, use of empiric broad-spectrum antibiotics, and investigations such as lumbar punctures, in these low-risk patients. This study had a small sample size. We look forward to analyzing a larger population of febrile infants, particularly in infants of a chronologic age (28-90 days) more amenable to clinical practice change.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePaediatrics & Child Health→Même sujetSepsis Diagnosis and Treatment→Travaux en français237 207→